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ジェネレーティブAIツールを使用する際にプライバシーを保護するための6つの手順

イントロダクション生成型AIツールの出現は、興奮と懸念を引き起こしました。これらのツールは私たちの生活と仕事を革新する可能性がありますが、AIのプライバシーとセキュリティに関する重要な問題も提起しています。この記事では、個人情報を保護しながら生成型AIの世界を探索する方法について探求します。リスクを理解し、効果的なプライバシー対策を実施することで、これらの強力なツールを自信を持って活用することができます。生成型AIツールを使用する際のプライバシー保護方法 1. 注意深い利用とプライバシー保護生成型AIツールを責任を持って活用するための最初のステップは、プライバシーの影響を注意深く考えることです。多くのアプリケーションは、データやコンテンツへのアクセスを提供する必要があり、これがプライバシーを損なう可能性があります。積極的なアプローチを取ることで、これらのツールの利点を損なうことなく、個人情報を保護することができます。 2. 利用規約の理解プライバシーを保護するための重要な側面の1つは、使用するAIツールの利用規約を注意深く調べることです。面倒に感じるかもしれませんが、このステップはデータの収集と処理方法を理解するために重要です。同意する内容を知ることで、情報に基づいた意思決定を行い、潜在的なプライバシーのリスクを緩和することができます。 3. データの利用とAIの学習 ChatGPTやDALL-Eなどの生成型AIツールは、パフォーマンス向上のために広範なデータを利用しています。これらのツールは、個人情報を悪意のある目的に使用しないことを保証していますが、データがどのように利用されるかを知ることは重要です。情報がAIの学習にどのように貢献するかを理解することで、共有する内容についての情報を正しく選択し、潜在的なデータ漏洩に対して警戒心を持つことができます。 4. プライバシーポリシーとユーザーの信頼 OpenAIやGoogleなどのAI開発者は、サービスを向上させるためにユーザーデータを収集しています。しかし、これらのAIツールを通じて収集されるデータが広告の個人化に使用される可能性があることを認識することが重要です。これらのプラットフォームのプライバシーポリシーに精通することで、情報が適切に扱われ、信頼が置かれていることを確認することができます。 5. 個人情報の慎重な扱いプライバシーを保護するためには、生成型AIツールとの間で個人的な情報、プライベートな情報、または機密情報を共有しないことが望ましいです。財務報告書や機密のやりとりなどの機密事項に関する支援を求めることは誘惑されるかもしれませんが、このような情報はこれらのエンジンからは切り離して保持することが最善です。AIのプロンプトは時折スタッフによってレビューされるため、不適切な行動や意図しないデータの露出を防ぐために慎重さが重要です。 6. 機密性とセキュリティのコントロール生成型AIツールに関連するプライバシーポリシーや潜在的なリスクを評価した後は、これらのプラットフォームが提供するプライバシーとセキュリティのコントロールを探索する時です。多くの企業は、これらのコントロールをアクセスしやすく使いやすくすることを目指しており、ユーザーがデータとプライバシーに対してコントロールを維持することができます。 Google Bardとデータ管理 Google…

「データ分析のためのトップ10のSQLプロジェクト」

はじめに SQL（Structured Query Language）は、データサイエンスにおいて大量のデータセットから貴重な洞察を引き出す際に重要な役割を果たす、強力なデータ分析および操作ツールです。SQLのスキルを向上させ、実践的な経験を積むためには、実世界のプロジェクトが不可欠です。本記事では、2023年のデータ分析におけるトップ10のSQLプロジェクトを紹介し、さまざまなドメインでSQLの能力を磨き、実世界の課題に効果的に取り組む機会を提供します。トップ10のSQLプロジェクト初心者から経験豊富なデータプロフェッショナルまで、これらのプロジェクトによってSQLの専門知識を磨き、データ分析に有意義な貢献をすることができます。売上分析顧客セグメンテーション詐欺検知在庫管理ウェブサイト分析ソーシャルメディア分析映画の推薦医療分析感情分析図書館管理システム売上分析目的このデータマイニングプロジェクトの主な目的は、売上データの詳細な分析を行い、売上のパフォーマンスを評価し、新興トレンドを特定し、意思決定のためのデータ駆動型のビジネス戦略を開発するための貴重な洞察を得ることです。データセットの概要とデータ前処理データセットには、売上分析に不可欠な取引情報、製品の詳細、顧客の属性情報が含まれています。分析に入る前に、データの品質を確保するためにデータ前処理が必要です。欠損値の処理、重複の削除、データの整形などの作業が行われます。分析のためのSQLクエリさまざまなSQLクエリを使用して、売上分析を効果的に実行します。これらのクエリには、売上データの集計、収益、利益、売上成長などの主要な性能指標の計算、時間、地域、または製品カテゴリなどの次元に基づいたデータのグループ化が含まれます。これらのクエリは、売上パターンの探索、顧客セグメンテーション、トップパフォーマンスの製品や地域の特定を容易にします。主な洞察と結果…

AIによる生産性向上生成AIが様々な産業において効率の新たな時代を開く

2022年11月22日、ほとんど仮想的な瞬間が訪れ、それは地球上のほぼすべての産業の基盤を揺るがしました。その日、OpenAIは史上最も高度な人工知能チャットボットであるChatGPTをリリースしました。これにより、消費者の質問に答えるための生成型AIアプリケーションから科学的なブレークスルーを追求する研究者の作業を加速するまで、ビジネスがより効率的になるための需要が生まれました。以前はAIに手を出していた企業も、最新のアプリケーションを採用・展開するために急ぎます。アルゴリズムが新しいテキスト、画像、音声、アニメーション、3Dモデル、さらにはコンピュータコードを生成することができる生成型AIは、人々が働く・遊ぶ方法を変革しています。大規模な言語モデル（LLM）を用いてクエリを処理することにより、この技術は情報の検索や編集などの手作業に費やす時間を劇的に短縮することができます。その賭けは大きいです。PwCによると、AIは2030年までに世界経済に1兆5千億ドル以上をもたらす可能性があります。そして、AIの導入の影響はインターネット、モバイルブロードバンド、スマートフォンの発明以上に大きいかもしれません。生成型AIを推進するエンジンは、高速計算です。これは、科学、分析、エンジニアリング、消費者およびエンタープライズのユースケース全般にわたり、GPU、DPU、ネットワーキング、およびCPUを使用してアプリケーションを高速化します。早期の採用企業は、薬剤探索、金融サービス、小売、通信、エネルギー、高等教育、公共部門など、さまざまな業界で、高速計算と生成型AIを組み合わせてビジネスのオペレーション、サービス提供、生産性の向上を実現しています。インフォグラフィックを表示するにはクリックしてください：次世代のAI変革を生み出す薬剤探索のための生成型AI 今日、放射線科医はAIを使用して医療画像の異常を検出し、医師は電子健康記録をスキャンして患者の洞察を明らかにし、研究者は新しい薬剤の発見を加速するためにそれを使用しています。従来の薬剤探索は、5000以上の化学物質の合成を必要とし、平均的な成功率はわずか10%です。そして、ほとんどの新薬候補が市場に出るまでに10年以上かかります。研究者は、生成型AIモデルを使用してタンパク質のアミノ酸配列を読み取り、ターゲットタンパク質の構造を秒単位で正確に予測することができます。これには数週間または数か月かかることがあります。 NVIDIAのBioNeMoモデルを使用して、バイオテクノロジーの世界的リーダーであるアムジェンは、分子スクリーニングと最適化のためのモデルのカスタマイズにかかる時間を3か月からわずか数週間に短縮しました。このタイプのトレーニング可能な基礎モデルにより、科学者は特定の疾患の研究のためのバリアントを作成し、希少な状態の治療法を開発することができます。タンパク質構造の予測や大規模な実世界および合成データセットでのアルゴリズムの安全なトレーニングなど、生成型AIと高速計算は、疾病の拡散を緩和し、個別の医療治療を可能にし、患者の生存率を向上させるための新たな研究領域を開拓しています。金融サービスのための生成型AI NVIDIAの最新の調査によると、金融サービス業界での主要なAIの活用事例は、カスタマーサービスとディープアナリティクスです。ここでは、自然言語処理とLLMが使用され、顧客の問い合わせにより良い対応をするためや投資の洞察を明らかにするために使用されています。別の一般的な応用は、パーソナライズされた銀行体験、マーケティング最適化、投資ガイダンスを提供する推薦システムです。先進的なAIアプリケーションは、この業界が不正行為をより防止し、ポートフォリオ計画やリスク管理からコンプライアンスや自動化まで、銀行業務のあらゆる側面を変革する可能性があります。ビジネスに関連する情報の80%は構造化されていない形式、主にテキスト形式ですが、これは生成型AIの主要な対象となります。Bloomberg Newsは、金融および投資コミュニティに関連するニュースを1日に5,000本も発行しています。これらの記事は、タイムリーな投資の決定をするために使用できる膨大な非構造化市場データの宝庫です。 NVIDIA、ドイツ銀行、ブルームバーグなどは、ドメイン固有のデータや独自のデータをトレーニングおよび微調整するために訓練されたLLMを作成して、金融アプリケーションに使用しています。金融トランスフォーマー、または「FinFormers」は、非構造化の金融データの文脈を学び、意味を理解することができます。これらはQ&Aチャットボットのパワーを供給し、金融テキストを要約・翻訳し、取引先リスクの早期警告サインを提供し、データを迅速に取得し、データ品質の問題を特定することができます。これらの生成型AIツールは、プロプライエタリデータをモデルトレーニングおよび微調整に統合し、バイアスを防ぐためのデータキュレーションを統合し、会話を金融に特化させるためのガードレールを使用するフレームワークに依存しています。フィンテックスタートアップや大手国際銀行がLLMと生成型AIの使用を拡大し、内部および外部の利害関係者に対して洗練されたバーチャルアシスタントを提供し、ハイパーカスタマー向けのコンテンツを作成し、マニュアル作業を削減するために文書要約を自動化し、テラバイトの公共および非公開データを分析して投資の洞察を生成することを期待してください。小売業における生成AI…

「データサイエンスの面接を改善する簡単な方法」

この投稿では、未経験のデータサイエンスの採用マネージャーとしての過ちについての物語と、それが私の技術面接の方法に与えた変化について共有しますまた、実際のデータの例を通じて説明します...

DataHour プライベートデータと効果的な評価を備えたLlamaIndex QAシステム

イントロダクション Datahourは、データサイエンスと人工知能の分野で業界の専門家が知識と経験を共有するオンラインの1時間のウェブシリーズです。このセッションでは、Glance-Inmobiの優れたデータサイエンティストであるRavi Thejaが、推薦システム、NLPアプリケーション、生成モデルにおける先端的な機械学習モデルの構築と展開についての専門知識を共有しました。RaviはIIIT-Bangaloreでコンピュータサイエンスの修士号を取得し、データサイエンスと人工知能の基礎を確立しています。このセッションでは、LlamaIndexと、そのプライベートデータを使用してQAシステムを構築し、QAシステムを評価する方法について取り上げます。このブログ投稿では、セッションから得られた主なポイントと、Llama Indexとその応用について詳しく説明します。 Llama Indexとは何ですか？ Llama Indexは、外部データソースとクエリエンジンの間のインターフェースとして機能するソリューションです。データエンジン、インデックスまたはデータサクセス、およびクエリインターフェースの3つのコンポーネントから構成されています。Llama Indexが提供するデータコネクタは、PDF、音声ファイル、CRMシステムなど、さまざまなソースから簡単にデータを取り込むことができます。インデックスは、異なるユースケースのためにデータを格納し、インデックスを作成します。クエリインターフェースは、必要な情報を取得して質問に答えるために使用されます。Llama Indexは、営業、マーケティング、採用、法務、財務など、さまざまなアプリケーションに役立ちます。大量のテキストデータを処理する際の課題このセッションでは、大量のテキストデータを処理する際の課題と、与えられた質問に適切な情報を抽出する方法について説明しています。さまざまなソースからプライベートデータが利用でき、それを使用する方法の1つは、データをトレーニングしてLLMを微調整することです。ただし、これには多くのデータの準備作業が必要であり、透明性に欠ける場合があります。もう1つの方法は、コンテキストを持つプロンプトを使用して質問に答えることですが、トークンの制限があります。 Llama Indexの構造 Llama Indexの構造は、ドキュメントをインデックス化することによってデータの概要を作成することを含みます。インデックス作成のプロセスでは、テキストドキュメントを異なるノードにチャンキングし、各ノードに埋め込みを持たせます。レトリーバは、指定されたクエリに対してドキュメントを取得し、クエリエンジンは取得と集計を管理します。Llama Indexには、ベクターストアインデックスなど、さまざまなタイプのインデックスがあります。セールスモデルを使用して応答を生成するために、システムはドキュメントをノードに分割し、各ノードに埋め込みを作成して格納します。クエリングでは、クエリの埋め込みとクエリに類似したトップノードを取得します。セールスモデルはこれらのノードを利用して応答を生成します。Llamaは無料であり、統合が可能です。インデックス上のクエリに応じた応答の生成講演者は、インデックス上のクエリに応じた応答の生成について説明しています。著者は、テストストアのインデクシングのデフォルト値が1に設定されていることを説明し、インデックス化にベクターを使用すると、回答を生成するために最初のノードのみが使用されることを意味すると述べています。ただし、すべてのノードを反復処理して応答を生成する場合は、リストインデックスを使用します。著者はまた、前の回答、クエリ、およびノード情報に基づいて回答を再生成するために使用される作成および改善フレームワークについても説明しています。講演者は、このプロセスが意味検索に役立ち、わずか数行のコードで達成できると述べています。特定の応答モードを使用したドキュメントのクエリと要約講演者は、Mindexツールが提供する「3要約」という特定の応答モードを使用して、ドキュメントのクエリと要約について説明しています。このプロセスでは、必要なライブラリをインポートし、ウェブページ、PDF、Google Driveなどのさまざまなソースからデータを読み込み、ドキュメントからベクターストアインデックスを作成します。テキストでは、ツールを使用して作成できるシンプルなUIシステムについても言及されています。応答モードでは、ドキュメントのクエリと記事の要約を行うことができます。講演者はまた、質問に答えるためのソースノートと類似性のサポートの使用についても言及しています。 CSVファイルのインデックス作成とクエリでの取得方法テキストでは、CSVファイルのインデックス作成とクエリでの取得方法について説明しています。CSVファイルがインデックス化されると、クエリで取得することができますが、1つの行に異なる列に1つのデータポイントがある場合、一部の情報が失われる可能性があります。CSVファイルの場合、データをWSLデータベースに取り込み、任意のSQLデータベースの上にラッパーを使用してテキストU…

DataHour ラマインデックス QA システムにおけるプライベートデータと効果的な評価

イントロダクション Datahourは、データサイエンスと人工知能の分野で業界の専門家が知識と経験を共有するAnalytics Vidhyaのオンライン1時間のウェブシリーズです。Ravi ThejaというGlance-Inmobiの熟練したデータサイエンティストが、レコメンダーシステム、NLPアプリケーション、ジェネレーティブAIのための最新の機械学習モデルの構築と展開における専門知識を共有しました。RaviはIIIT-Bangaloreでコンピュータサイエンスの修士号を取得し、データサイエンスと人工知能の基礎を確固たるものにしました。このセッションは、LlamaIndexと、それがプライベートデータでQAシステムを構築し、QAシステムを評価する方法について取り上げています。このブログ投稿では、セッションからのキーポイントとLlama Indexの詳細な説明について説明します。 Llama Indexとは何ですか？ Llama Indexは、外部データソースとクエリエンジンの間のインターフェースとして機能するソリューションです。データエンジン、インデックスまたはデータサクセス、クエリインターフェースの3つのコンポーネントから構成されています。Llama Indexが提供するデータコネクタにより、PDF、音声ファイル、CRMシステムなど、さまざまなソースからのデータの簡単な取り込みが可能です。インデックスは、さまざまなユースケースのデータを格納し、インデックス化し、クエリインターフェースは必要な情報を取得して質問に答えるためのものです。Llama Indexは、営業、マーケティング、採用、法律、財務など、さまざまなアプリケーションに役立ちます。大量のテキストデータを扱う際の課題このセッションでは、大量のテキストデータを扱う際の課題と、与えられた質問に適切な情報を抽出する方法について議論されています。さまざまなソースからプライベートデータが利用でき、それを使用する方法の1つは、データをトレーニングしてLLMを微調整することです。ただし、これには多くのデータの準備作業が必要であり、透明性に欠けます。別の方法は、コンテキストを持つプロンプトを使用して質問に答えることですが、トークンの制限があります。 Llama Indexの構造 Llama Indexの構造は、ドキュメントのインデックスを作成することによってデータの概要を作成することを含みます。インデックス作成のプロセスでは、テキストドキュメントを異なるノードにチャンク分割し、各ノードに埋め込みが付いた形で行われます。リトリーバーは、指定されたクエリに対してドキュメントを取得し、クエリエンジンはリトリーバーとセンサスの管理を行います。Llama Indexにはさまざまなタイプのインデックスがあり、ベクトルストアインデックスが最も単純です。営業モデルを使用して応答を生成するために、システムはドキュメントをノードに分割し、各ノードに埋め込みを作成して保存します。クエリングでは、クエリの埋め込みとクエリに類似したトップノードを取得します。営業モデルは、これらのノードを使用して応答を生成します。Llamaは無料であり、collapseと統合されます。インデックス上のクエリに応じたレスポンスの生成スピーカーは、インデックス上のクエリに応じたレスポンスの生成について話し合います。著者は、テストストアのインデックスのデフォルト値が1に設定されており、インデックス用のベクトルを使用すると、回答を生成するために最初のノードのみが使用されることを説明しています。ただし、LLMが応答を生成するためにすべてのノードを繰り返す場合は、リストインデックスを使用します。著者はまた、前の回答、クエリ、およびノードの情報に基づいて回答を再生成するために使用される「create and refine」フレームワークについても説明しています。スピーカーは、このプロセスがセマンティックサーチに役立ち、わずかなコードで実現できることを述べています。特定のレスポンスモードを使用したドキュメントのクエリと要約スピーカーは、Mindexツールが提供する「3要約」と呼ばれる特定のレスポンスモードを使用して、ドキュメントのクエリと要約の方法について説明しています。このプロセスでは、必要なライブラリをインポートし、Webページ、PDF、Googleドライブなどからデータをロードし、ドキュメントからベクトルストアインデックスを作成します。テキストには、ツールを使用して作成できるシンプルなUIシステムについても言及されています。レスポンスモードでは、ドキュメントのクエリと記事の要約が可能です。スピーカーはまた、質問に答えるためのソースノートと類似性のサポートを使用する方法についても言及しています。…

「コーディング経験なしでAIエージェンシーを始める方法」

「次の10年で最も大きなビジネスの機会の1つを紹介させてください」

AIはデータ専門家の役割にどのような影響を与えるのか？

編集者の注：Alanさんは、6月14日から15日に開催されるODSC Europeのスピーカーです彼の講演「AI時代のデータコミュニケーション」をぜひチェックしてください！2023年のAIとLLMsの潜在的な影響について書くことは、トラブルを招くことを意味しています予測は、黙示録的なものから...

Europe 2023

機械学習インサイトディレクター【パート3：ファイナンスエディション】

もしMLソリューションをより速く構築したい場合は、hf.co/supportを今すぐご覧ください！ 👋 MLインサイトシリーズディレクター、ファイナンスエディションへようこそ！以前のエディションを見逃した場合は、以下で見つけることができます： Machine Learning Insightsディレクター[パート1] Machine Learning Insightsディレクター[パート2：SaaSエディション] ファイナンスの機械学習ディレクターは、レガシーシステムの航海、解釈可能なモデルの展開、および顧客の信頼の維持といった独自の課題に直面しています。また、政府の監督が多く、高度に規制されています。これらの課題には、効果的に導くために深い業界知識と技術的な専門知識が必要です。以下のアメリカン・バンク、カナダ王立銀行、ムーディーズ・アナリティクス、および元ブルームバーグAIの研究科学者からの専門家は、機械学習×ファイナンスセクター内のユニークな知見を提供しています。ギリシャのナショナルジュニアテニスチャンピオン、100以上の特許を取得した出版者、世界最古のポロクラブ（カルカッタポロクラブ）で定期的にプレーしていたサイクルポロプレーヤーなど、彼らはすべて金融MLの専門家に転身しました。 🚀 トップな金融MLマーベリックからの洞察をご紹介します：免責事項：すべての意見は個人のものであり、過去または現在の雇用主からのものではありません。イオアニス・バカギアニス – RBCの機械学習マーケティングサイエンスディレクターバックグラウンド：スケーラブルな、本番用の最先端の機械学習ソリューションを提供する経験豊富な情熱的な機械学習エキスパート。イオアニスはまた、Bak Up Podcastのホストでもあり、AIを通じて世界に影響を与えることを目指しています。おもしろい事実：イオアニスはギリシャのナショナルジュニアテニスチャンピオンでした。🏆 RBC：世界的な組織は、キャピタルマーケット、銀行および金融において革新的かつ信頼できるパートナーとしてRBCキャピタルマーケットを見ています。 1. 機械学習が金融にどのようなポジティブな影響をもたらしましたか？…

プライベートハブのご紹介：機械学習を活用した新しいビルド方法

機械学習は、企業が技術を構築する方法を変えつつあります。革新的な新製品のパワーを供給し、私たちが使い慣れて愛している既知のアプリケーションにスマートな機能を提供することから、MLは開発プロセスの中心にあります。しかし、すべての技術の変化には新たな課題が伴います。機械学習モデルの約90%が本番環境に到達しないとされています。馴染みのないツールや非標準的なワークフローがMLの開発を遅くしています。モデルやデータセットが内部で共有されないため、同じような成果物がチーム間で常にゼロから作成されます。データサイエンティストは、ビジネスステークホルダーに技術的な作業を示すのが難しく、正確でタイムリーなフィードバックを共有するのに苦労しています。そして、機械学習チームはDocker/Kubernetesや本番環境向けのモデル最適化に時間を浪費しています。これらを考慮して、私たちはPrivate Hub（PH）を立ち上げました。機械学習の構築方法を革新する新しい方法です。研究から本番環境まで、セキュアかつコンプライアンスを確保しながら、機械学習ライフサイクルの各ステップを加速するための統合されたツールセットを提供します。PHはさまざまなMLツールを一つにまとめることで、機械学習の協力をよりシンプルで楽しく、生産的にします。このブログ投稿では、Private Hubとは何か、なぜ役立つのか、そしてどのようにお客様がそれを使用してMLのロードマップを加速しているのかについて詳しく説明します。一緒に読んでいただくか、興味を引くセクションにジャンプしてください 🌟: ハグフェースハブとは何ですか？プライベートハブとは何ですか？企業はプライベートハブをどのように使用してMLのロードマップを加速しているのでしょうか？さあ、始めましょう！ 🚀 1. ハグフェースハブとは何ですか？プライベートハブについて詳しく説明する前に、まずハグフェースハブについて見てみましょう。これはPHの中心的な要素です。ハグフェースハブは、オープンソースで公開されているオンラインプラットフォームで、人々が簡単に協力してMLを構築できる場所です。ハブは、機械学習と一緒に技術を探求し、実験し、協力し、構築するための中心的な場所として機能します。ハグフェースハブでは、次のようなMLアセットを作成または発見することができます：モデル：NLP、コンピュータビジョン、音声、時系列、生物学、強化学習、化学などの最新の最先端モデルをホスティング。データセット：さまざまなドメイン、モダリティ、言語に対応したデータの幅広いバリエーション。スペース：ブラウザ内で直接MLモデルをショーケースするインタラクティブなアプリ。ハブにアップロードされた各モデル、データセット、またはスペースは、Gitベースのリポジトリです。これはすべてのファイルを含むバージョン管理された場所で、従来のgitコマンドを使用してファイルをプル、プッシュ、クローン、操作することができます。モデル、データセット、およびスペースのコミット履歴を表示し、誰がいつ何を行ったかを確認することができます。モデルのコミット履歴…

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